[논문]슈퍼컴퓨팅 기반의 대규모 구조해석을 위한 전/후처리 시스템 개발

김재성; 이상민; 이재열; 정희석; 이승민

doi:10.7315/cadcam.2012.123

슈퍼컴퓨팅 기반의 대규모 구조해석을 위한 전/후처리 시스템 개발
Development of Pre- and Post-processing System for Supercomputing-based Large-scale Structural Analysis 원문보기

한국CAD/CAM학회논문집 = Transactions of the Society of CAD/CAM Engineers, v.17 no.2, 2012년, pp.123 - 131

김재성 (한국과학기술정보연구원 정보화전략실) , 이상민 (한국과학기술정보연구원 중소기업정보지원센터) , 이재열 (전남대학교 산업공학과) , 정희석 (한국과학기술정보연구원 중소기업정보지원센터) , 이승민 (한국과학기술정보연구원 슈퍼컴퓨팅센터)

Abstract ▼ AI-Helper

The requirements for computational resources to perform the structural analysis are increasing rapidly. The size of the current analysis problems that are required from practical industry is typically large-scale with more than millions degrees of freedom (DOFs). These large-scale analysis problems result in the requirements of high-performance analysis codes as well as hardware systems such as supercomputer systems or cluster systems. In this paper, the pre- and post-processing system for supercomputing based large-scale structural analysis is presented. The proposed system has 3-tier architecture and three main components; geometry viewer, pre-/post-processor and supercomputing manager. To analyze large-scale problems, the ADVENTURE solid solver was adopted as a general-purpose finite element solver and the supercomputer named 'tachyon' was adopted as a parallel computational platform. The problem solving performance and scalability of this structural analysis system is demonstrated by illustrative examples with different sizes of degrees of freedom.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

언급한 바와 같이, 제안된 시스템에서는 대규모 구조해석 문제를 처리하기 위한 범용 해석기로 ADVENTURE 구조 해석기를 활용하고 있다. ADVENTURE(ADVanced Engineering analysis Tool for Ultra large REal world) 프로젝트는 슈퍼컴퓨터와 같은 초고성능 계산자원에 최적화되어 거대규모 문제를 효율적으로 다룰 수 있는 범용 공학해석시스템의 개발을 목적으로 하고 있다. 1998년부터 일본 동경대학교의 ADVENTURE 그룹을 중심으로 개발이 추진되고 있으며 현재도 시스템의 핵심모듈에 대한 성능개선이 꾸준히 진행되고 있다^[4-6].
하지만 ADVENTURE 프로그램은 리눅스 환경을 기반으로 개발되어 해석을 위한 제반과정에서 이용자에 의한 컨맨드와 스크립트의 처리가 요구되며 형상 데이터로 IGES 형식만을 지원하는 등 일반 이용자들이 사용하기에는 다소 불편한 점들이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 ADVENTURE의 여러 모듈 중 병렬연산을 위한 영역분할(Hierarchical Domain Decomposition, ADV_Metis) 모듈과 구조해석(ADV_Solid) 모듈을 슈퍼컴퓨터에 설치하고 2.2절에서 제안된 3-Tier 구조에서 서버계층의 구조해석기를 원격에서 활용하기 위한 전/후처리 시스템을 개발하였다.
본 논문에서는 ADVENTURE 구조 해석기(ADV_solid)를 바탕으로 중/소규모 문제는 물론 수 백만개 이상의 미지수를 가지는 대규모 구조해석 문제를 슈퍼컴퓨터를 활용하여 효과적으로 처리하기 위한 전/후처리(Pre-/Post-process) 시스템을 개발하였다. 제안된 시스템은 형상뷰어(Geometry Viewer)와 전/후처리기, 그리고 슈퍼컴퓨팅 관리자(Supercomputing Manager)의 3가지 핵심모듈로 구성된다.
본 논문에서는 소규모는 물론 수백만에서 수억개의 격자를 가지는 대규모 구조해석 문제를 슈퍼컴퓨터를 활용하여 효과적으로 처리하기 위한 전/후처리 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 클라이언트/미들/서버로 구성되는 3-Tier 구조를 가지며 형상뷰어, 전/후처리기, 슈퍼컴퓨팅 관리자의 세가지 핵심모듈로 구성된다.

제안 방법

통합인터페이스를 통해 형상, FEA 모델 데이터의 파일경로나 CPU 개수 등을 정의하거나 형상뷰어, 전/후처리기를 실행하는 등의 사용자 작업을 수행하도록 설계되었다. 각각의 설계 행위들은 노드로 표시되는 설계유닛으로 정의되었으며 이러한 설계유닛들을 네트워크 방식으로 연계함으로써 전체적인 설계 작업을 진행 할 수 있도록 구성되었다.
제안된 시스템은 형상뷰어(Geometry Viewer)와 전/후처리기, 그리고 슈퍼컴퓨팅 관리자(Supercomputing Manager)의 3가지 핵심모듈로 구성된다. 본 시스템은 오픈소스를 기반으로 개발되었으며 3-Tier의 개방형 구조를 가지고 있어 적은 투자비용으로 고가의 공학해석프로그램과 슈퍼컴퓨터를 활용할 수 있도록 설계되었다.
13은 휠모델과 크레인 모델에 대한 Speedup 테스크 결과를 보이고 있다. 본 시스템을 활용하여 두 모델에 대한 선형 구조해석에 있어서 단일 CPU에서부터 256개 CPU를 사용하였을 때 소요된 계산시간을 도표화하였다. 일반적으로 이러한 Speedup 테스트는 병렬시스템의 효율성 평가에 활용된다^[19].
본 시스템의 적용과 성능검증을 위하여 약 1백만 개의 요소(872,649 DOF)를 가지는 자동차 휠(Wheel) 모델과 약 1천만개 요소(5,871,771 DOF)를 가지는 크레인(Crane) 모델에 대한 선형 구조 해석을 수행하였다. 자동차 휠모델의 경우 단조 휠의 내구성 평가를 위한 동적 선회 피로시험과 유사한 해석으로 휠의 회전축에 수직인 방향으로 1.
슈퍼컴퓨팅 관리자는 ADVENTURE FEA 모델과 CPU 개수로부터 작업 클래스(class) 타입, 작업 ID, ADVENTURE 영역분할 및 실행을 위한 조건 등을 포함하는 작업 스크립트를 자동으로 생성한다. 작업 스크립트가 생성되면 타키온시스템에 로그인한 후 스케줄러를 통해 해석 작업을 수행하기 위한 작업ID 디랙토리의 생성 및 해당 디랙토리에 FEA 모델, 작업스크립트를 자동으로 업로드하여 해석기를 구동한다. SUN 그리드 엔진은 대기, 시작, 정지, 종료 등과 같은 작업 스케줄링의 각 단계에 대한 진행정보를 메일로 통보하는 기능을 제공한다.
제안된 공학해석 시스템은 Fig. 3과 같은 클라이언트/미들/서버계층으로 구성되는 3-Tier 구조를 가지고 있다. 클라이언트 계층은 서버(타키온시스템)의 활용이 필요한 요소 모듈(ADV_Metis, ADV_solid)에서 필요로 하는 정보를 정의(Pre-processing)하고 서버로부터 얻어진 결과를 분석(Post-processing)하는 기능을 담당한다.
본 논문에서는 ADVENTURE 구조 해석기(ADV_solid)를 바탕으로 중/소규모 문제는 물론 수 백만개 이상의 미지수를 가지는 대규모 구조해석 문제를 슈퍼컴퓨터를 활용하여 효과적으로 처리하기 위한 전/후처리(Pre-/Post-process) 시스템을 개발하였다. 제안된 시스템은 형상뷰어(Geometry Viewer)와 전/후처리기, 그리고 슈퍼컴퓨팅 관리자(Supercomputing Manager)의 3가지 핵심모듈로 구성된다. 본 시스템은 오픈소스를 기반으로 개발되었으며 3-Tier의 개방형 구조를 가지고 있어 적은 투자비용으로 고가의 공학해석프로그램과 슈퍼컴퓨터를 활용할 수 있도록 설계되었다.
제안된 전/후처리 시스템은 크게 형상뷰어, 전/후처리기, 슈퍼컴퓨팅 관리자의 3가지 핵심모듈들로 구성되며 각 모듈의 세부사항은 다음과 같다.
통합인터페이스를 통해 형상, FEA 모델 데이터의 파일경로나 CPU 개수 등을 정의하거나 형상뷰어, 전/후처리기를 실행하는 등의 사용자 작업을 수행하도록 설계되었다. 각각의 설계 행위들은 노드로 표시되는 설계유닛으로 정의되었으며 이러한 설계유닛들을 네트워크 방식으로 연계함으로써 전체적인 설계 작업을 진행 할 수 있도록 구성되었다.
해석에 활용된 크레인 모델은 (주)DMC^[18]에서 개발된 해상 플랜트용 오프쇼어(Offshore) 크레인으로 약 100 ton 규모의 하중의 인양이 가능한 모델이다. 해석의 성능검증 및 보다 정밀한 해석을 위하여 크레인 CAD 모델의 수정을 최소화하여 격자를 생성한 후 해석을 수행하였다.
형상뷰어는 개방형 솔리드커널인 오픈케스케이드(Open CASCADE)^[13]를 활용하여 개발되었으며 STEP 파일의 조립구조를 분석하여 특정 모델에 대한 BOM(Bill of Material)과 연계되는 조립목록 정보를 생성하여 트리형태로 가시화한다. 본 형상 뷰어는 격자(Mesh) 생성 등에 활용되는 전처리기와 형상정보를 공유하며 공학해석 뿐만아니라 형상의 탐색과 색상, 재질변경 등의 편집기능을 지원함에 따라 추후 대규모 랜더링을 위한 클라이언트 프로그램으로도 활용될 예정이다.

대상 데이터

본 논문에서는 소규모는 물론 수백만에서 수억개의 격자를 가지는 대규모 구조해석 문제를 슈퍼컴퓨터를 활용하여 효과적으로 처리하기 위한 전/후처리 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 클라이언트/미들/서버로 구성되는 3-Tier 구조를 가지며 형상뷰어, 전/후처리기, 슈퍼컴퓨팅 관리자의 세가지 핵심모듈로 구성된다. 대규모 구조해석을 위한 범용 해석기로 ADVENTURE 구조 해석기를 활용하였으며 하부 계산인프라로서 슈퍼컴퓨터 4호기인 타키온시스템을 채용하였다.
12는 중·대규모 해석 사이즈를 가지는 크레인 모델에 대한 해석결과를 보이고 있다. 해석에 활용된 크레인 모델은 (주)DMC^[18]에서 개발된 해상 플랜트용 오프쇼어(Offshore) 크레인으로 약 100 ton 규모의 하중의 인양이 가능한 모델이다. 해석의 성능검증 및 보다 정밀한 해석을 위하여 크레인 CAD 모델의 수정을 최소화하여 격자를 생성한 후 해석을 수행하였다.

이론/모형

본 시스템은 클라이언트/미들/서버로 구성되는 3-Tier 구조를 가지며 형상뷰어, 전/후처리기, 슈퍼컴퓨팅 관리자의 세가지 핵심모듈로 구성된다. 대규모 구조해석을 위한 범용 해석기로 ADVENTURE 구조 해석기를 활용하였으며 하부 계산인프라로서 슈퍼컴퓨터 4호기인 타키온시스템을 채용하였다. 핵심 모듈 중 슈퍼컴퓨팅 관리자는 사용자로부터 최소한의 필요 정보를 입력받아 슈퍼컴퓨터 상에서의구조해석을 위한 제반사항을 자동으로 처리함으로써 사용자의 활용편의성을 증대할 수 있다.
전처리기는 형상뷰어와 마찬가지로 오픈케스케이드를 활용하여 IGES와 STEP 데이터의 가시화를 지원하며 사면체 격자(Tetrahedral mesh)의 자동 생성을 수행한다. 본 시스템의 전처리기에서는 오픈소스인 NETGEN 라이브러리^[14,15]를 활용하여 격자의 자동생성을 수행한다. 격자생성은 매우 성김(very coarse)에서부터 매우 조밀(very fine)까지의 5단계로 사용자 GUI를 통해 선택할 수 있으며 필요시 격자 사이즈를 사용자가 직접 입력하여 격자 조밀도를 조절 할 수 있다.
언급한 바와 같이, 제안된 시스템에서는 대규모 구조해석 문제를 처리하기 위한 범용 해석기로 ADVENTURE 구조 해석기를 활용하고 있다. ADVENTURE(ADVanced Engineering analysis Tool for Ultra large REal world) 프로젝트는 슈퍼컴퓨터와 같은 초고성능 계산자원에 최적화되어 거대규모 문제를 효율적으로 다룰 수 있는 범용 공학해석시스템의 개발을 목적으로 하고 있다.

성능/효과

개방형 구조인 3-Tier 구조와 더불어 본 시스템은 ADVENTURE, 오픈케스케이드, NETGEN 등의 오픈소스를 활용하여 개발되어 국내 기업들이 최소한의 투자비용으로 공학해석 프로그램과 슈퍼컴퓨터를 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 개발된 시스템을 자동차 휠과 해상 크레인 모델의 구조해석에 적용함으로써 본 시스템의 실용성을 확인하였으며 Speedup 테스트를 통해 우수한 병렬성능을 확인할 수 있었다. 향후 ADVENTURE 해석기를 개발하고 있는 동경대와 상호협력을 통하여 현재까지 개발된 선형 구조해석 시스템을 확장하여 다양한 접촉과 대규모 변형을 지원할 수 있는 비선형 구조해석 시스템으로 발전시킬 계획이다.
NETGEN 격자 데이터구조에는 곡면요소가 속한 볼륨요소에 대한 관계가 부재하여 곡면그룹 데이터 생성에 많은 시간이 소요되었다. 이의 해결을 위하여 초기 격자생성 단계에서 NETGEN 격자 데이터구조에 각 곡면정보와 볼륨요소간의 관계를 생성함으로써 신속하고 정확한 곡면그룹 데이터를 얻을 수 있었다.

후속연구

핵심 모듈 중 슈퍼컴퓨팅 관리자는 사용자로부터 최소한의 필요 정보를 입력받아 슈퍼컴퓨터 상에서의구조해석을 위한 제반사항을 자동으로 처리함으로써 사용자의 활용편의성을 증대할 수 있다. 개방형 구조인 3-Tier 구조와 더불어 본 시스템은 ADVENTURE, 오픈케스케이드, NETGEN 등의 오픈소스를 활용하여 개발되어 국내 기업들이 최소한의 투자비용으로 공학해석 프로그램과 슈퍼컴퓨터를 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 개발된 시스템을 자동차 휠과 해상 크레인 모델의 구조해석에 적용함으로써 본 시스템의 실용성을 확인하였으며 Speedup 테스트를 통해 우수한 병렬성능을 확인할 수 있었다.
를 활용하여 개발되었으며 STEP 파일의 조립구조를 분석하여 특정 모델에 대한 BOM(Bill of Material)과 연계되는 조립목록 정보를 생성하여 트리형태로 가시화한다. 본 형상 뷰어는 격자(Mesh) 생성 등에 활용되는 전처리기와 형상정보를 공유하며 공학해석 뿐만아니라 형상의 탐색과 색상, 재질변경 등의 편집기능을 지원함에 따라 추후 대규모 랜더링을 위한 클라이언트 프로그램으로도 활용될 예정이다.
개발된 시스템을 자동차 휠과 해상 크레인 모델의 구조해석에 적용함으로써 본 시스템의 실용성을 확인하였으며 Speedup 테스트를 통해 우수한 병렬성능을 확인할 수 있었다. 향후 ADVENTURE 해석기를 개발하고 있는 동경대와 상호협력을 통하여 현재까지 개발된 선형 구조해석 시스템을 확장하여 다양한 접촉과 대규모 변형을 지원할 수 있는 비선형 구조해석 시스템으로 발전시킬 계획이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	제품개발기간의 단축을 통한 빠른 시장진입는 어떤 요소로 간주되어지는가?	제품개발기간의 단축을 통한 빠른 시장진입은 글로벌 제품경쟁력 확보를 위한 핵심 요소로 간주된다.특히, 다변화 되어가고 있는 국제 시장환경에서의 생존을 위하여 ‘첨단 IT기술과 설계/제조 기술의 활용’을 통해 기존 생산방식의 혁신을 도모하고 이를 바탕으로 우수한 제품을 양산하는 것이 기업의 핵심 전략으로 제시되고 있다.
	CAE시스템은 어떤 전산기법에 근거하는가?	유한요소해석 등과 같은 전산기법에 근거한 CAE(Computer-Aided Engineering) 시스템들은 이러한 새로운 제품 설계/제조환경의 구축에 있어서 핵심적인 도구로 활용되고 있다. 일반적으로 CAE 시스템은 컴퓨터를 통해 모델링된 가상의 공간에서 설계 및 해석(Simulation)을 수행함에 따라 기존의 오프라인에서의 물리적 실험 · 테스트 활동을 최소화하고 디지털화된 환경에서 설계 및 검증을 가능하게 한다.
	본문에서 제안된 공학해석 시스템의 미들계층의 역할은?	미들계층은 클라이언트와 서버계층간의 데이터 교환과 통신기능을 담당한다. 클라이언트 계층에서 정의된 데이터를 타키온시스템에 설치된 해석기에 자동으로 전송하여 타키온시스템을 구동시킨 후 구동이 완료되면 얻어진 결과데이터를 클라이언트 계층으로 재전송하는 역할을 담당한다. 개발된 시스템에서 슈퍼컴퓨팅 관리자가 미들계층에 해당한다.

참고문헌 (19)

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Kim, J. H., Lee, C. S. and Kim, S. J., 2005, High-Performance Domainwise Parallel Direct Solver for Large-Scale Structural Analysis, AIAA Journal, 43(3), pp. 662-670.

상세보기
Kim, J. H. and Woo, S. W., 2005, "Study on High-Performance Computing Technique for Large-scale Structural Analysis", Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea, 18(1), pp. 37-44.
Hiroshi, K., 2011, Open Source CAE System : ADVENTURE, The 2nd International Workshop on Industrial HPC, Stuttgart, Germany.
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Bhardwaj, M. et al., 2002, Salinas: A Scalable Software for High-Performance Structural and Solid Mechanics Simulations, Supercomputing Conference 2002, Baltimore, Maryland, pp. 16- 22\
Kim, S. J., Lee, C. S., Kim, J. H. and Lee, S., 2003, IPSAP: A High-performance Parallel Finite Element Code for Large-scale Structural Analysis Based on Domain-wise Multifrontal Technique, Supercomputing Conference 2003, Phoenix, AZ, pp. 17-21.
IPSAP. URL: http://ipsap.snu.ac.kr
Top500 List. URL: http://www.top500.org
Tachyon system. URL: http://www.ksc.re.kr
Open CASCADE. URL: http://www.opencascade.com
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Joachim, S., 1997, NETGEN : An Advancing Front 2D/3D-Mesh Generator based on Abstract Rules, Computing and Visualization in Science, 1(1), pp. 41-52.

상세보기
ADVENTURE project, 2005, User Manual : Automatic Generation of Tetrahedral Mesh from Triangular Surface Patches, University of Tokyo, Tokyo, Japan.
VTK. URL: http://www.vtk.org
Dongnam Marine Crane. Co., LTD. ULR: http://www.dongnam-crane.co.kr
Ananth, Y. G., Anshul, G. and Vipin, K., 1993, Isoefficiency: Measuring the Scalability of Parallel Algorithms and Architectures, IEEE Parallel & Distributed Technology : System & Technology, 1(3), pp. 12-21.

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저자의 다른 논문 :

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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